基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储介质

一种基于深度学习的局部放电信号识别方法、系统及存储介质，涉及基于特定计算模型的计算机系统领域，该方法包括：将多源监测数据划分为高频信号组和低频信号组；分别输入对应的特征信息至第一深度神经网络和第二深度神经网络，得到高频特征向量和低频特征向量；基于低频特征向量生成信号衰减补偿因子，对高频特征向量进行失真补偿，得到高频修正向量；计算高频修正向量与低频特征向量的特征相关度，并在特征相关度低于预设关联阈值时，提取高频修正向量的瞬态特征信息，融合低频特征向量，得到低频修正向量；输入高频修正向量和低频修正向量至局放识别模型，得到局部放电类型和识别置信度。实施本申请，能提高局部放电信号的识别准确率。